将 SMA 回归线（smatr 包）绘制到 ggplot 中

Posted 2023-02-16

【中文标题】将 SMA 回归线（smatr 包）绘制到 ggplot 中

【英文标题】：Plotting SMA regressions lines (smatr package) into ggplot

【发布时间】：2020-03-14 10:08:46

【问题描述】：

我将非常感谢有关如何将标准化主轴 (SMA) 回归线绘制成多面 ggplot 的建议。我使用了以下代码：

运行 SMA 分析并使用我要绘制的 SMA reg 线系数（截距和斜率）创建一个数据框

smaReg = sma(Y ~ X * Type, data = ExampleData)
summary(smaReg)
smaSummary <- data.frame(Type = 1:6,coef(smaReg))

ggplot 代码使用 geom_abline 绘制 SMA 回归

ModFit <- ggplot(ExampleData, aes(y = Y, x = X, color = Level)) +
  geom_point() +
  theme_bw() +
  theme_classic() + 
  facet_wrap(~ Type, nrow = 2, ncol = 3) +
  theme(strip.background = element_blank(), strip.text = element_text(face = 'bold', size = 12)) +
  annotate("segment", x = -Inf, xend = Inf, y = -Inf, yend = -Inf, color = 'black', size = 1) +
  annotate("segment", x = -Inf, xend = -Inf, y = -Inf, yend = Inf, color = 'black', size = 1) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(from = 0, to = 60, by = 20)) + 
  scale_y_continuous(breaks = seq(from = 0, to = 120, by = 20)) +
  geom_abline(data = smaSummary, aes(intercept = elevation, slope = slope)) +
  labs(x = expression(paste("Predicted (",mu,"mol m"^-2,"s"^-1,")")), y = expression(paste("Observed (",mu,"mol m"^-2,"s"^-1,")"))) +

ModFit

此代码还有两个问题需要解决，但我的初学者编码技能还不足以成功解决这些问题：

我使用 annotate() 和 scale_x_continuous 在所有分面图上绘制相同的轴和刻度，但是，此解决方案不会绘制 X 轴刻度，而且我还没有找到一种方法来做到这一点当我做出改变时出错了。

当我运行此绘图代码时，我收到以下错误消息：

wrap_dims(n, params$nrow, params$ncol) 中的错误： nrow * ncol >= n 不正确

在尝试解决此错误的不同方法时，我注意到如果我将 labs() 层更改为如下所示的非常简化的版本：

labs(x = expression(X), y = expression(Y), color = "Level") +

此更改会生成多面图，但每个图上都有所有 SMA 回归。我不知道为什么更改 labs() 层可以生成绘图！关于如何只为每个图绘制相应的 SMA reg 线，同时添加我需要的详细轴标签而不会出现其他问题，我已经没有想法（和谷歌搜索）了。

Faceted plot with simplified labels and all SMA reg lines on each plot

非常感谢您提供有关如何解决这两个剩余问题的任何建议！

【问题讨论】：

您能否包含一些示例数据？使用dput(head(x)) 函数包含示例数据将有助于其他人回答您的问题。

这里有多个问题。我会从分面图/轴中分离出轴标题问题——单独的问题可能有助于社区阅读和回答。

您好 Ravic，在发布我的问题之前，我尝试上传数据文件，但找不到方法。有没有办法做到这一点，我错过了？

关于分离这两个问题，我以为我已经通过编号来做到这一点。这只是我第三次发问题，有没有特别的方法可以发两个相关的问题？

这里是一个链接，描述了如何构建一个好的可重现问题，包括如何包含示例数据：***.com/questions/5963269/…

【参考方案1】：

（更新：添加了希腊数学符号）

让我们处理标签，在您的示例中这些标签非常棘手。我在这里使用 iris 数据集作为示例，但使用了您的轴标题。

关键是使用bquote() 来准备数学、动态变量和其他一切。

这里有更多详细信息：https://trinkerrstuff.wordpress.com/2018/03/15/2246/ 然后：Evaluate expression given as a string

library(tidyverse)
mu_val <- 5.1
bq_x <- bquote("Predicted (" ~ mu ~ "=" ~ .(mu_val) ~ " mol " ~ m^-2 ~ s^-1 ~ ")")
bq_y <- bquote("Observed (" ~ mu ~ "=" ~ .(mu_val) ~ "mol m" ~ m^-2 ~ s^-1 ~ ")")

iris %>%
  ggplot(aes(Sepal.Length, Petal.Length)) +
  geom_point() +
  labs(title = "test", x = bq_x, y = bq_y)

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2019 年 11 月 19 日创建}

@ravic_ 感谢您的建议，我现在可以使用以下修改后的代码生成带有正确标签的多面图：

我更新了我的 ggplot 代码：

bq_x <- bquote("Predicted (" ~mu~"mol" ~ m^-2 ~ s^-1 ~ ")")
bq_y <- bquote("Observed (" ~mu~"mol" ~ m^-2 ~ s^-1 ~ ")")

# 1a. Plots by PFTs
ModFit <- ggplot(ExampleData, aes(y = Y, x = X, color = Level)) +
  geom_point() +
  theme_bw() +
  theme_classic() + 
  facet_wrap(~ Type, nrow = 2, ncol = 3) +
  # customise facet labels
  theme(strip.background = element_blank(), strip.text = element_text(face = 'bold', size = 12)) +
  annotate("segment", x = -Inf, xend = Inf, y = -Inf, yend = -Inf, color = 'black', size = 1) +
  annotate("segment", x = -Inf, xend = -Inf, y = -Inf, yend = Inf, color = 'black', size = 1) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(from = 0, to = 60, by = 20)) + 
  scale_y_continuous(breaks = seq(from = 0, to = 120, by = 20)) +
  labs(x = bq_x, y = bq_y) +
  geom_abline(data = smaSummary, aes(intercept = elevation, slope = slope))

现在剩下的两个问题是： 1. 在所有分面图上添加带有刻度的 Y 和 X 轴线 2. 将对应的单个 SMA reg 线添加到每个 plot

再次感谢您的所有帮助@ravic_！

【讨论】：

非常感谢 ravic，但为什么 mu（micro 的符号/希腊字母）声明为 5.1？我已经研究了使用 bquote() 使用希腊字母的不同方法，例如*mu~，但还没有找到可行的方法。

@Dodo，抱歉，您以为您正在尝试包含动态值。我用希腊字符和动态值更新了条目。事实证明，有了bquote()，你就不需要像我们在其他地方写 Latex 时那样使用技巧了。

非常感谢编码解决方案和链接！ “thinkerrstuff,,” 链接特别有用，因为它非常清楚地解释了语法。我已将代码更新为：